প্রশ্ন ট্যাগ «euclidean»

আমি কোথাও দেখেছি যে ক্লাসিকাল দূরত্বগুলি (ইউক্লিডিয়ান দূরত্বের মতো) দুর্বলভাবে বৈষম্যমূলক হয়ে ওঠে যখন আমাদের কাছে বহুমাত্রিক এবং বিরল ডেটা থাকে। কেন? ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব ভাল সঞ্চালন করে না এমন দুটি স্পার ডেটা ভেক্টরের উদাহরণ রয়েছে কি? এক্ষেত্রে আমাদের কোন মিল খুঁজে পাওয়া উচিত?

72 machine-learning  clustering  data-mining  sparse  euclidean 

দক্ষতা বা কার্যকারিতার দিক দিয়ে কি কোনও নির্দিষ্ট উদ্দেশ্য আছে কেন কেন-মানে অ্যালগরিদম উদাহরণস্বরূপ কোসাইন (ডিস) দূরত্বের মেট্রিক হিসাবে মিল ব্যবহার করে না, তবে কেবল ইউক্লিডিয়ান আদর্শ ব্যবহার করতে পারে? সাধারণভাবে, ইউক্লিডিয়ান ছাড়া অন্য দূরত্বগুলি বিবেচনা করা বা ব্যবহৃত হলে কে-মানে পদ্ধতিটি মেনে চলবে এবং সঠিক হবে? [@Ttnphns দ্বারা সংযোজন …

62 clustering  k-means  distance-functions  euclidean 

আসল অর্থ, এটি কোনও ভেক্টর ইউ এবং ভেক্টর ভি এর সেট এর মধ্যে সাদৃশ্য র‌্যাঙ্কিংয়ের জন্য অভিন্ন ফলাফল আনবে । আমার কাছে একটি ভেক্টর স্পেস মডেল রয়েছে যার পরামিতি হিসাবে দূরত্ব পরিমাপ (ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব, কোসাইন অনুরূপতা) এবং নরমালাইজেশন কৌশল (কোনওটি নয়, এল 1, এল 2) রয়েছে। আমার বোধগম্যতা থেকে, সেটিংসের …

27 normalization  natural-language  euclidean  cosine-distance  cosine-similarity 

র্যান্ডম ফরেস্ট অ্যালগরিদমে, ব্রেইমান (লেখক) নিম্নলিখিত হিসাবে মিলের ম্যাট্রিক্স তৈরি করেছেন: বনের প্রতিটি গাছের নীচে সমস্ত শিক্ষার উদাহরণ প্রেরণ করুন যদি দুটি উদাহরণ একই পাতার বর্ধনের সাথে সামঞ্জস্য মৌলের সাথে মেট্রিক্সে 1 দ্বারা অবতরণ করে গাছের সংখ্যা সহ ম্যাট্রিক্সকে সাধারণ করুন তিনি বলেন: কে এবং কে এবং কেসগুলির মধ্যে সান্নিধ্যগুলি …

27 random-forest  distance  similarities  euclidean 

আমি মানে ক্লাস্টার স্পিকার ভয়েসেস ক্লাস্টারিং ব্যবহার করছি । যখন আমি ক্লাস্টার স্পিকার ডেটার সাথে আমার উচ্চারণের তুলনা করি (ইউক্লিডিয়ান দূরত্ব ভিত্তিক) গড় বিকৃতি। এই দূরত্বটি এর মধ্যে হতে পারে । আমি এই দূরত্বটিকে অনুরূপ স্কোর রূপান্তর করতে চাই । আমি কীভাবে এটি অর্জন করতে পারি দয়া করে আমাকে গাইড …

13 clustering  k-means  distance  euclidean 

আমি যে কাগজটি পড়ছি তার মতে, জেফরিস এবং মতুসিতা দূরত্ব সাধারণত ব্যবহৃত হয়। তবে নীচের সূত্রটি ব্যতীত আমি এটিতে বেশি তথ্য খুঁজে পাইনি জেএমডি (x, y) =∑(xi−−√2−yi−−√2)2−−−−−−−−−−−−−√2∑(xi2−yi2)22\sqrt[2]{\sum(\sqrt[2]{x_i}-\sqrt[2]{y_i})^2} এটি বর্গমূল ব্যতীত ইউক্যালিডিয়ান দূরত্বের সমান E (x, y) =∑(xi−yi)2−−−−−−−−−−√2∑(xi−yi)22\sqrt[2]{\sum(x_i-y_i)^2} শ্রেণিবিন্যাসের শর্তে জেএম দূরত্ব ইউক্লিডিয়ান দূরত্বের চেয়ে বেশি নির্ভরযোগ্য বলে দাবি করা হয়। …

11 classification  k-nearest-neighbour  euclidean 

আমি কোনও সম্প্রদায়ের বাস্তুশাস্ত্র নই, তবে এই দিনগুলিতে আমি সম্প্রদায় বাস্তুবিদ্যার ডেটা নিয়ে কাজ করছি। এই দূরত্বগুলির গণিত বাদে আমি যা বুঝতে পারি না, তা হ'ল প্রতিটি দূরত্ব ব্যবহারের মানদণ্ড এবং কোন পরিস্থিতিতে এটি প্রয়োগ করা যেতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, গণনা ডেটা সহ কী ব্যবহার করবেন? কীভাবে দুটি অবস্থানের মধ্যে opeাল …

11 distance  euclidean 

আমার ফর্মটির একটি জিএলএমএম রয়েছে: lmer(present? ~ factor1 + factor2 + continuous + factor1*continuous + (1 | factor3), family=binomial) আমি যখন ব্যবহার করি drop1(model, test="Chi"), তখন আমি Anova(model, type="III")গাড়ি প্যাকেজটি ব্যবহার করি বা না থেকে তার চেয়ে আলাদা ফলাফল পাই summary(model)। এই দ্বিতীয় দুটি একই উত্তর দেয়। একগুচ্ছ মনগড়া তথ্য …

10 r  anova  glmm  r  mixed-model  bootstrap  sample-size  cross-validation  roc  auc  sampling  stratification  random-allocation  logistic  stata  interpretation  proportion  r  regression  multiple-regression  linear-model  lm  r  cross-validation  cart  rpart  logistic  generalized-linear-model  econometrics  experiment-design  causality  instrumental-variables  random-allocation  predictive-models  data-mining  estimation  contingency-tables  epidemiology  standard-deviation  mean  ancova  psychology  statistical-significance  cross-validation  synthetic-data  poisson-distribution  negative-binomial  bioinformatics  sequence-analysis  distributions  binomial  classification  k-means  distance  unsupervised-learning  euclidean  correlation  chi-squared  spearman-rho  forecasting  excel  exponential-smoothing  binomial  sample-size  r  change-point  wilcoxon-signed-rank  ranks  clustering  matlab  covariance  covariance-matrix  normal-distribution  simulation  random-generation  bivariate  standardization  confounding  z-statistic  forecasting  arima  minitab  poisson-distribution  negative-binomial  poisson-regression  overdispersion  probability  self-study  markov-process  estimation  maximum-likelihood  classification  pca  group-differences  chi-squared  survival  missing-data  contingency-tables  anova  proportion 

তাই আমি নিজেকে স্নায়বিক নেটওয়ার্কগুলি শেখানোর চেষ্টা করছি (বিড়ালের ছবি শ্রেণিবদ্ধ না করে রিগ্রেশন অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য)। আমার প্রথম পরীক্ষাগুলি একটি এফআইআর ফিল্টার এবং একটি ডিস্ক্রিট ফুরিয়ার ট্রান্সফর্ম ("আগে" এবং "পরে" সংকেতগুলির উপর প্রশিক্ষণ) প্রয়োগের জন্য একটি নেটওয়ার্ককে প্রশিক্ষণ দিচ্ছিল, কারণ এগুলি উভয়ই লিনিয়ার অপারেশন যা কোনও এক্টিভেশন ফাংশন ছাড়াই একক …

9 machine-learning  neural-networks  optimization  keras  euclidean